【摘 要】
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应用现代时间序列分析方法,基于ARMA新息模型、白噪声估值器和观测预报器,在按矩阵加权、按标量加权和按对角阵加权的线性最小方差最优信息融合规则下,提出了相应的三种最优
【机 构】
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哈尔滨商业大学电子信息系,黑龙江大学自动化系
【基金项目】
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中国科学院资助项目，黑龙江省重点实验室基金
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应用现代时间序列分析方法,基于ARMA新息模型、白噪声估值器和观测预报器,在按矩阵加权、按标量加权和按对角阵加权的线性最小方差最优信息融合规则下,提出了相应的三种最优分布式融合Wiener状态估值器,可统一处理融合滤波、平滑和预报问题.为了计算最优加权,提出了状态估计误差方差阵和互协方差阵的计算公式.同单传感器情形相比,可提高滤波精度.一个带四传感器目标跟踪系统的仿真例子说明了其有效性和正确性,并说明了三种加权融合估计精度无显著差异,因而采用按标量加权融合器可显著减小计算负担,便于实时应用.
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